真假難辨 AI捏臉能有多真？_GAN:LEG

在未來世界，如果只看臉的話，你可能真的無法辨認真假。

在科幻電影《銀翼殺手2049》中人類制作的“復制人”和人類的容貌近乎一致，除非用專業的儀器做情緒測試，或者找到復制人體內的編號，否則人類根本無法用肉眼分辨孰真孰假。

圖片來自：《銀翼殺手2049》

這樣的未來世界對我們來說可能有些遙遠，但如果只看臉的話，你可能真的無法辨認真假。

“AI臉”已跨越恐怖谷

先來看一組圖片，你有信心一眼分辨出“假人臉”嗎？

圖片：以上均為AI合成臉

這里提到的“AI臉”指的是由AI合成的人臉照片，并非真人拍攝，以肉眼看，一時間很難判斷真假。

加州大學伯克利分校的Hany·Farid教授多年來一直在從事AI圖像合成技術的研究。根據他近日發表在美國國家科學院院刊的一項研究顯示，AI合成的人臉已與真人沒有區別，甚至看起來比真人更加真實。共同參與此項研究的Sophi·Nightingale博士稱最開始開展研究的目的，就是為了借助真人對比找到提高AI人臉可信度的方法。Farid認為目前AI圖像合成技術發展和改進的速度非常迅速，比傳統的CG成像還要快。Farid稱：我們認為，我們已經跨越了靜態面孔的恐怖谷效應。

三井準備發行17億美元代幣化房地產數字資產證券:金色財經報道，三井自第四次代幣發行以來，加大了房地產收購力度，為數字證券發行準備資金。根據本月發布的公告，三井又收購了22 處房產價值 330 億日元（2.4 億美元），使管理資產總額達到 2300 億日元（17 億美元）。在公告中三井提到了 13 只基金，目前已經發行數字證券的有 4 只。三井將通過最新的 Alterna 平臺直接向投資者銷售。

據悉，去年發行的四個代幣中的三個部署在 MUFG 的?Progmat?區塊鏈網絡上，第四個使用野村的?BOOSTRY?及其“iBet for Fin”分布式賬本技術平臺。去年，三井物產數字資產管理公司宣布計劃推出代幣化房地產數字資產證券平臺Alterna，并發行受監管的數字資產證券。[2023/5/4 14:41:26]

恐怖谷理論是一個關于人類對機器人和非人類物體的感覺的假設，它在1970年由日本機器人專家森昌弘提出，由于機器人與人類在外表﹑動作上都相當相似，所以人類亦會對機器人產生正面的情感，直至到了一個特定程度，他們的反應便會突然變得極之反感，哪怕機器人與人類有一點點的差別，都會顯得非常顯眼刺目，讓整個機器人顯得非常僵硬恐怖，讓人有面對行尸走肉的感覺。人形玩具或機器人的仿真度越高人們越有好感，但在相似度臨近100%前，這種好感度會突然降低，越像人反而越反感恐懼，好感度降至谷底，這被稱之為恐怖谷。可是，當機器人的外表和動作和人類的相似度繼續上升的時候，人類對他們的情感反應亦會變回正面，貼近人類與人類之間的移情作用。

Binance.US將在Polygon上提供品牌Web3域名:金色財經報道，根據官方公告，Binance.US宣布與Web3域名提供商Unstoppable Domains合作，在Polygon上提供品牌.BinanceUS地址。Unstoppable Domains表示，.BinanceUS域名將在未來幾周內通過交易所的應用程序獨家提供，Unstoppable還將首次為BinanceUS客戶發行兩位數的域名，例如14.BinanceUS或23.BinanceUS。

Unstoppable Domains的首席運營官兼業務發展主管SandyCarter表示，人們可以立即注冊.BinanceUS等候名單，我們預計將在未來幾周內開始推出這些域名，目前還沒有具體日期，但我們會及時通知社區。[2023/4/27 14:29:24]

從Farid的實驗結果來看，AI合成的人臉很可能已經脫離了“行尸走肉”的階段。

生成模型為關鍵技術

如此逼真的人臉是怎么合成的？AI合成主要采用GAN生成模型技術。

藝電創始人將擔任Web3游戲公司Games for a living首席戰略官:金色財經報道，游戲巨頭藝電（Electronic Arts）創始人William Murray “Trip” Hawkins III將擔任巴塞羅那Web3游戲初創公司Games for a living的首席戰略官（CSO）。（CoinDesk）[2023/2/25 12:28:10]

GAN全稱對抗生成網絡，顧名思義是生成模型的一種，試圖通過學習讓模型盡可能生成逼真的輸入分布。GANs的最終目的是預測給定標簽的特征，而不是預測給定特征的標簽。對生成對抗網絡的一種直觀理解是，想象一名造假者試圖偽造紅酒。一開始，作為一名小白，他非常不擅長這任務。他將自己造的假酒和真酒混在一起，并將其給品鑒師。品鑒師對每瓶酒進行真實評估，并向這個偽造者給出相應的反饋，告訴他怎么才是更真的紅酒。造假者回到自己的作坊，根據品鑒師的反饋，開始制作一些新的假酒。隨著時間的推移，二人一來一往的交流，造假者變得越來越擅長造假酒，品鑒師也變得越來越擅長找出假酒。最后，造假者終于造出了足以以假亂真的紅酒。整個過程可以類似下圖所示：

數據：72%的俄羅斯受訪者從未購買過比特幣等加密貨幣:8月25日消息，加密錢包提供商Tangem進行的一項2100多名受訪者的調查顯示，72%的人聲稱他們從未購買過比特幣等加密貨幣，與此同時只有9%的調查參與者表示他們對加密貨幣持負面態度，而45%的受訪者表示他們對數字貨幣持積極態度，其余46%的受訪者持中立態度。（俄羅斯生意人報）[2022/8/25 12:48:19]

同理，在“AI臉”方面可以想象GAN里有一個“畫家”和一個“鑒定師”，“畫家”需要畫出盡可能像人臉的圖片，交給“鑒定師”評判。“鑒定師”在評判之前要看非常多的真人照片，分析出人臉的特征，當“畫家”的畫能夠騙過閱臉無數的“鑒定師”時，一張AI合成人臉照片就誕生了。在這個過程中，“鑒定師”經過不斷的學習準確度會不斷提高，相應的“畫家”的技藝也要隨之增長，兩者形成一種對抗關系，從而提高合成圖像的質量，直到能夠以假亂真。

圖片：NVIDIAStyleGAN2

Farid在實驗中采用的是英偉達發布的NivdiaStyleGAN2模型。

游戲短視頻平臺FreshCut完成1500萬美元融資，Animoca Brands等領投:5月18日消息，游戲短視頻平臺FreshCut完成1500萬美元融資，Galaxy Interactive、Animoca Brands和Republic Crypto領投，Hashed、SkyVision Capital、Tamarack Global、C2X、Polygon等參投。（The Block）[2022/5/18 3:26:00]

2018年12月，美國芯片巨頭英偉達開發的一款超逼真面部生成器。這個基于GAN的模型表現得非常好，以至于大多數人都無法分辨它是一張合成的“假臉”。2019年2月，英偉達宣布將開源這款漂亮的工具，并將其命名為StyleGAN。這一機器學習技術是為了生成模擬真實圖像的新圖像。使用StyleGAN，不同于大多數其他生成器，可以定制不同的因素來更改生成的圖像的結果。StyleGAN生成的圖像非常逼真，它是一步一步地生成人工的圖像，從非常低的分辨率開始，一直到高分辨率。通過分別地修改網絡中每個級別的輸入，它可以控制在該級別中所表示的視覺特征，從粗糙的特征到精細的細節，而不會影響其它的級別。但是，StyleGAN還有一些缺陷，最明顯的是生成的圖像有時包含斑點似的偽影(artifacts)，經過幾個月的改進，這一缺陷也被完美解決了。NVIDIA的研究人員發布了StyleGAN的升級版——StyleGAN2，重點修復artifacts問題，并進一步提高了生成圖像的質量。

圖片：NVIDIAStyleGAN2

研究人員認為，已具備一定可信度的AI合成照片未來很有可能會被不法分子利用，在社交網絡實施詐騙或引起混亂，這個問題需要得到社會的重視，并且圖片合成技術的發展需要一些條約約束。

那么問題來了，既然AI合成人臉具有一定的社會風險，為什么人們還要投入精力研究呢？

AI臉或是?“雙刃劍”

2019年E3電子游戲展上，基努李維斯在《賽博朋克2077》預告片中的驚喜亮相瞬間引爆了所有場內外觀眾的情緒，隨即其本人上場宣布將擔任游戲中重要角色“強尼銀手”的臉模，勾起了無數玩家的期待。

圖片：《賽博朋克2077》

因為在虛擬世界中，一張逼真的人臉能給玩家帶來強烈的沉浸感，隨著游戲機能的提升，用真人作為臉模代替數字捏臉，成為了越來越多游戲廠商塑造角色的手段。

但使用真人臉模，往往意味著高昂的肖像授權費以及動作捕捉成本，這對一些小型工作室來說并不現實。這時候一張免版權的AI合成人臉便能派上用場——由一個世界上并不存在的人來扮演虛擬角色，聽起來合情合理。例如免費AI合成照片項目GeneratedPhoto就與動畫軟件公司Reallusion合作，用AI合成的人像用作動畫、游戲或者廣告的3D形象上，開發者可以自由地選擇人物的種族、年齡、性別，并且不會有版權問題。可以試想一下，假如模擬人生或者GTA等游戲的NPC人臉都由逼真的人像制作，游戲的沉浸感和臨場感將得到大幅提升。

除了游戲，一些客服類軟件也需要大量的真人頭像與客戶溝通，如果將真人頭像換用AI人像，既可以避免人像版權糾紛，又能保護個人隱私不被泄露。不過，雖然AI合成照片有著合理的存在意義，但與此同時，也會對網絡照片的真實性造成一定沖擊，畢竟誰也不想在交友app被一個根本不存在的人迷得神魂顛倒。

Farid認為想要解決這個問題，唯一的辦法就是為每張真實拍攝的照片加入一個“真實性”認證，這樣人們在瀏覽和使用照片時，才能辨別其真實性。這聽起來就像是《銀翼殺手》的逆向版本，電影里人們在復制人的眼球中刻入編號識別，現實中則相反地在真實照片標記，以對抗“假貨”。

事實上，目前Adobe、微軟等公司已經在推廣相關的技術。在2021年2月，Adobe、微軟、英特爾、Arm和Truepic等公司與機構聯合成立了一個名為“內容來源和真實性聯盟”的項目，以打擊虛假信息，建立一個可驗證圖片真實性和溯源的技術標準。而驗證的方法也很直接——將照片的拍攝、后期修改等信息用區塊鏈技術原封不動的保留下來，無論照片怎么修改，都能直接查看。經過認證的真實照片會在右上角多一個“i”的小角標，當你點擊它時，你就可以看到由相機生成的拍攝日期、地點、鏡頭等詳細信息，而如果有人用Photoshop等軟件修改過該照片，你還可以回退到照片的原圖，得到完整圖像。

C2PA的認證手段能夠在一定程度確保嚴肅新聞等領域的照片真實性，但由于成立時間較短，目前只在部分媒體或社交平臺上使用，想要為互聯網所有內容提供真實性保障還為時過早。

也就是說，在未來的一段時間里，AI合成照片都有可能會是個社會安全隱患，目前類似NivdiaStyleGAN2等圖像合成模型都可以在Github等平臺上公開下載得到，這么做真的安全嗎？Farid認為這需要技術人員平衡利益與風險后慎重考慮。

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